Ethical & Responsible AI
เป็นเรื่องที่สำคัญในการพัฒนาและใช้งาน AI มีประเด็นสำคัญ ดังนี้
- ความเป็นธรรมและการลดอคติ (Fairness & Bias mitigation)
- ทำให้มั่นใจว่าระบบ AI ไม่เลือกปฏิบัติต่อบุคคลหรือกลุ่มบนพื้นฐานของลักษณะที่ได้รับการคุ้มครอง เช่น เชื้อชาติ เพศ อายุ หรือศาสนา
- ทดสอบและตรวจสอบโมเดล AI อย่างสม่ำเสมอเพื่อหาอคติในข้อมูลและผลลัพธ์
- ใช้เทคนิคเพื่อลดอคติในอัลกอริทึม เช่น การประมวลผลข้อมูลก่อนหน้า (Pre-processing) และการลดอคติในโมเดล
- ความโปร่งใสและอธิบายได้ (Transparency & Explainability)
- พัฒนาระบบ AI ที่สามารถอธิบายกระบวนการตัดสินใจในรูปแบบที่เข้าใจได้
- ให้ข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการใช้ระบบ AI และข้อมูลที่ประมวลผล
- ใช้โมเดล AI ที่สามารถตีความได้หากเป็นไปได้ โดยเฉพาะในการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง
- ความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูล (Privacy & Data protection)
- ใช้มาตรการปกป้องข้อมูลที่เข้มแข็งเพื่อรักษาข้อมูลส่วนบุคคล
- ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR, PDPA และอื่นๆ
- ใช้เทคนิคเช่น federated learning หรือ differential privacy เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- ความรับผิดชอบ (Responsibility)
- กำหนดสายงานความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับผลลัพธ์ของระบบ AI
- สร้างกลไกการแก้ไขเมื่อระบบ AI ก่อให้เกิดความเสียหาย
- ใช้การกำกับดูแลโดยมนุษย์สำหรับการตัดสินใจที่สำคัญที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- ความปลอดภัยและการรักษาความมั่นคง (Safety & Security)
- ทำให้มั่นใจว่าระบบ AI มีความทนทานต่อการโจมตีและการทำงานผิดพลาด
- ใช้มาตรการป้องกันการใช้เทคโนโลยี AI ในทางที่ผิด
- ทำการทดสอบและตรวจสอบอย่างละเอียดก่อนนำระบบ AI ไปใช้งาน
- การประเมินผลกระทบทางสังคม (Social impact)
- ประเมินผลกระทบต่อสังคมในวงกว้างของระบบ AI รวมถึงผลกระทบต่อการจ้างงานและโครงสร้างทางสังคม
- พิจารณาผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่ได้ตั้งใจจากการใช้งาน AI
- การพิจารณาด้านสิ่งแวดล้อม (Environment)
- จัดการกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI รวมถึงการใช้พลังงานและคาร์บอนฟุตพริ้นท์
- พัฒนาโมเดลและโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มั่นใจว่าทุกคนเข้าถึงได้ (Accessibility)
- ทำให้มั่นใจว่าระบบ AI สามารถเข้าถึงได้โดยผู้พิการ
- พัฒนา AI ที่สามารถให้บริการกับประชากรและภาษาที่หลากหลาย
- การออกแบบและพัฒนาอย่างมีจริยธรรม (Ethical design & development)
- รวมการพิจารณาด้านจริยธรรมตั้งแต่เริ่มต้นการพัฒนา AI
- ฝึกอบรมนักพัฒนาและนักวิจัย AI ในด้านจริยธรรมและแนวปฏิบัติ AI ที่รับผิดชอบ
- การติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง (On-going monitoring)
- ติดตามระบบ AI อย่างต่อเนื่องเพื่อหาปัญหาด้านจริยธรรมหลังการใช้งาน
- Update และปรับปรุงระบบ AI อย่างสม่ำเสมอตามข้อมูลเชิงลึกด้านจริยธรรมใหม่ๆ และการเปลี่ยนแปลงทางสังคม
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐาน (Compliance with regulations & standards)
- ปฏิบัติตามกฎระเบียบและแนวทางจริยธรรมด้าน AI ที่กำลังเกิดขึ้น
- มีส่วนร่วมในการพัฒนามาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับ AI ที่มีจริยธรรม
- การมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (Stakeholder engagement)
- เกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลายในการพัฒนาและใช้งานระบบ AI
- สร้างความไว้วางใจของสาธารณชนผ่านการสื่อสารแบบเปิดเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของ AI
AI ที่มีจริยธรรมและรับผิดชอบมีเป้าหมายเพื่อให้มั่นใจว่าระบบ AI เป็นประโยชน์ต่อมนุษยชาติโดยรวม เคารพสิทธิมนุษยชนและคุณค่า และหลีกเลี่ยงการก่อให้เกิดอันตราย เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ต้องการความสนใจและการปรับตัวอย่างต่อเนื่องเมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาขึ้นและความท้าทายด้านจริยธรรมใหม่ๆ เกิดขึ้น
Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt
Please explain about ethical and responsible AI.
